期刊档案 · MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
BioData Mining
ISSN 1756-0381 · BioMed Central · ENGLAND · 创刊 2008
BioData Mining 中科院 生物学 3区（2025 年升级版），影响因子 7.98，完全开放获取，APC 约 2,790 美元，近 24 个月 97 篇文章投稿到接收中位 105 天，2025 年发文 97 篇，SCIE、Scopus 收录。
研究范围
研究范围与定位
BioData Mining 由 BioMed Central 出版，属中科院生物学大类（2025 升级版3区）。按 OpenAlex 近年发文统计，该刊主要发表 Bioinformatics and Genomic Networks、Gene expression and cancer classification、Genetic Associations and Epidemiology 等主题的论文，这 3 个主题约占 42.6%，主导子领域为 Molecular Biology。（根据 OpenAlex 主题统计与中科院分区数据生成）
• 应用于高维生物和生物医学信息的数据挖掘的所有方面 • 备受尊敬的国际编辑委员会确保审稿过程的公正性和严谨性 • BMC是开放获取出版先行者,推动开放透明的科研传播 Springer Nature 致力于支持研究人员推动科学进展, 通过可信赖的期刊、严谨的编辑标准以及倡导开放性、科研诚信与研究影响力的全球学术社区, 助力研究成果被广泛传播与认可。
BioData Mining is an open access, open peer-reviewed informatics journal publishing rigorous and creative computational research at the interface of Artificial Intelligence, Machine Learning, biomedical data science, and translational informatics. The journal focuses on methodological, computational, and informatics contributions that advance how complex biological and biomedical data are represented, modeled, integrated, evaluated, interpreted, and translated into scientific or clinical insight. BioData Mining welcomes work in biology, medicine, and basic science when the computational contribution is central and broadly useful beyond a single dataset, disease, cohort, or assay. The journal prioritizes studies that introduce, adapt, evaluate, or creatively apply AI and data mining methods to high-dimensional biomedical data, especially when they demonstrate methodological rigor, thoughtful data representation, meaningful validation, interpretability, and potential for generalization. Topical areas include, but are not limited to: Development, evaluation, and application of novel machine learning, artificial intelligence, statistical, and data mining methods. Rigorous adaptation and evaluation of existing computational methods when applied in a biologically or clinically meaningful and methodologically insightful way. Foundation models, representation learning, probing, adapter methods, retrieval-augmented systems, and agentic AI approaches for biomedical discovery and translational informatics. Multimodal, longitudinal, temporal, and real-world biomedical data modeling, including approaches that address missingness, bias, confounding, calibration, uncertainty, robustness, data drift, and external validation. Open-source software, benchmarks, datasets, databases, and web services that support reproducible, reusable, and generalizable biomedical AI and data mining research. Pre-processing, post-processing, interpretation, visualization, and evaluation frameworks that improve knowledge discovery from complex biomedical data. Data types include: Imaging Electronic health records Claims and administrative data Biobanks Genomic, transcriptomic, proteomic, metabolomic, and other omics data Environmental exposure data Social determinants of health Social and behavioral data Wearable and sensor data Patient-generated data Biomedical literature, knowledge graphs, and other structured or unstructured knowledge sources
摘自期刊官网 Aims & Scope
研究方向（LetPub）：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
主编 Nicholas Tatonetti出版商官网
编委会国家分布：中国大陆 3 位（约 9%）；主要国家 美国 15、中国 3、意大利 3、韩国 2、西班牙 2（共 32 位编委标注了国家） 编委会 ↗出版商官网 ·
主要研究主题 OpenAlex 近年发文统计，占比为近似值
- Bioinformatics and Genomic NetworksBiochemistry, Genetics and Molecular Biology19%
- Gene expression and cancer classificationBiochemistry, Genetics and Molecular Biology12.7%
- Genetic Associations and EpidemiologyBiochemistry, Genetics and Molecular Biology10.8%
- Machine Learning in BioinformaticsBiochemistry, Genetics and Molecular Biology5.9%
- Genomics and Rare DiseasesBiochemistry, Genetics and Molecular Biology4.8%
- Biomedical Text Mining and OntologiesBiochemistry, Genetics and Molecular Biology4.8%
- Machine Learning in HealthcareComputer Science4.2%
- Genomics and Phylogenetic StudiesBiochemistry, Genetics and Molecular Biology4%
分区与收录
学科分区与数据库收录
中科院期刊分区表
期刊分区表（ 2025年3月升级版）生物学 3 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 生物学 | 3 区 |
| 小类 | 数学与计算生物学MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | 3 区 |
Top 期刊：否综述期刊：否
《新锐期刊分区表》（ 2026年3月发布）生物学 3 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 生物学 | 3 区 |
| 小类 | 数学与计算生物学MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | 2 区 |
Top 期刊：否综述期刊：未标注
期刊分区表（ 2023年12月旧的升级版）生物学 3 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 生物学 | 3 区 |
| 小类 | 数学与计算生物学MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | 2 区 |
Top 期刊：否综述期刊：否
数据库收录
SCIEScopusDOAJLetPub
国际期刊预警名单：各版本均未列入LetPub
期刊官网自述收录
INSPECEmbaseCAS出版商官网
其他：Google Scholar、ProQuest、Dimensions、CNKI、Baidu、ACM Digital Library、Naver、OCLC、Portico、CLOCKSS
期刊官网列出的收录清单，未与各数据库逐一核对；Web of Science 各子库以上方记录为准。
不同版本、大类与小类分别展示，不将不同评价口径合并为一个分区值；投稿与考核前请确认所在机构采用的版本。
指标
影响力指标与发文规模
影响力指标
- 影响因子
- 7.98LetPub ·
- 影响因子（出版商公布） 2025
- 7.9出版商官网 ·
- 五年影响因子（出版商公布） 2025
- 6.5出版商官网 ·
- CiteScore 2026-06
- 7.2LetPub ·
- SJR 2026-06
- 1.25LetPub ·
- SNIP 2026-06
- 1.56LetPub ·
- h-index
- 23LetPub ·
- h-index
- 58OpenAlex ·
- i10-index
- 333OpenAlex ·
- 两年平均被引
- 6.44OpenAlex ·
- 自引率
- 0%LetPub ·
- Gold OA 文章占比
- 100%LetPub ·
发文规模
- 年文章数
- 91LetPub ·
- 年发文量（出版商公布）
- 2,025出版商官网 ·
- 年下载量（出版商公布） 2025
- 607,700出版商官网 ·
逐年发文量 OpenAlex 统计 · 累计 703 篇 · 当年数据不完整
| 年份 | 发文量 | 其中 OA | 被引 |
|---|---|---|---|
| 2026 | 92 | 92 | 34 |
| 2025 | 97 | 97 | 730 |
| 2024 | 62 | 62 | 853 |
| 2023 | 35 | 35 | 1,665 |
| 2022 | 31 | 31 | 421 |
| 2021 | 52 | 52 | 1,921 |
不同来源的统计口径与观测时间不同，页面保留各来源原值；“出版商公布”为期刊官网自述数据。
审稿与录用
审稿周期与录用情况
文章统计的审稿周期 Crossref 登记的稿件日期 · 至
105 天投稿到接收中位数 · P25–P75 68 天 – 172 天
- 接收到上线
- 中位数 14 天（97 篇）
- 投稿到上线
- 中位数 127 天
- 样本
- 97 篇有投稿与接收日期的文章（窗口内共 213 篇），最近一篇接收于
只统计最终被录用并发表的文章，不含被拒稿件的处理时间，因此通常长于出版商公布的"首次决定时间"。
其他来源
- 平均审稿速度（社区反馈）
- 23 WeeksLetPub ·
- 投稿到首次决定
- 8 天出版商官网 ·
- 投稿到发表（期刊自报）
- 约 23 周DOAJ ·
- 评审方式
- 开放同行评审DOAJ
社区反馈来自投稿者样本，置信度 0.5，不代表期刊承诺；“出版商公布”的时间节点定义以官网为准。
费用与开放获取
版面费与开放获取政策
完全开放获取DOAJ
所有文章开放获取，通常向作者收取文章处理费（APC）。
| 来源 | 文章处理费 | 费用减免 | 许可证 | 观测时间 |
|---|---|---|---|---|
| DOAJ | EUR 2,290 / USD 2,790 / GBP 2,090 | 有 | CC BY、CC BY-NC-ND | |
| OpenAlex | USD 2,690 / EUR 2,190 / GBP 1,990 | — | — | |
| LetPub | GBP 1,890 / USD 2,590 / EUR 2,090 | 有 | — | |
| 出版商官网 | GBP 2,090 / USD 2,790 / EUR 2,290 | — | — |
- APC 费用说明 ↗DOAJ
- 费用减免政策 ↗DOAJ
- 开放获取声明 ↗DOAJ
- 许可与版权 ↗DOAJ
费用以期刊官网为准；不同来源的观测时间可能不同，页面保留各来源原值，不做平均。
投稿要求
文章类型与投稿政策（官网）
征稿中的专刊1 个，按截稿日期
出版商官网接收的文章类型5 种
- brief reportMethodology Research Review Brief Report Software未说明篇幅
- methodologyMethodology Research Review Brief Report Software未说明篇幅
- researchMethodology Research Review Brief Report Software未说明篇幅
- reviewMethodology Research Review Brief Report Software未说明篇幅
- softwareMethodology Research Review Brief Report Software未说明篇幅
官网政策摘录数据可用性、许可与版权、开放获取、同行评审
- 数据可用性 Formatting the 'Availability of data and materials' section of your manuscript
The following format for the 'Availability of data and materials section of your manuscript should be used:
原文 ↗出版商官网 ·- 许可与版权 Licensing and copyright
Open access under CC BY-NC-ND or CC BY licence; authors retain copyright. 模型摘要
Creative Commons licences Open access articles in Springer Nature journals are published under Creative Commons licences. These provide an industry-standard framework to support easy re-use of open access material. Under Creative Commons licences, authors retain copyright of their articles. BioData Mining articles are published open access under a CC BY-NC-ND (Creative Commons Attribution Non-Comm…
原文 ↗出版商官网 ·- 开放获取 Benefits of open access
Publishing open access (OA) offers a number of benefits, including greater reach and readership for your work: Cited more 1.6x more citations of OA articles than non-OA articles across all subjects Downloaded more 4x more downloads of OA articles than non-OA articles Greater impact 2.5x more Altmetric attention. OA articles attracted 1.9x more news mentions and 1.2x more policy mentions Open acces…
原文 ↗出版商官网 ·- 同行评审 Peer review policy
Peer review is the process used to evaluate the quality of a manuscript before publication. Independent researchers in the relevant field assess submitted manuscripts to check their validity and robustness. Their feedback guides editors in making publication decisions. Typically, two or more experts evaluate each manuscript based on three main criteria: scientific robustness: is the research metho…
原文 ↗出版商官网 ·
摘录来自期刊官网页面，仅保留原文片段；“模型摘要”由 Workers AI 生成并经原文校验，以官网为准。
基本信息
出版信息与官方入口
- 出版商
- BioMed Central
- 出版国家或地区
- ENGLAND
- 出版语言
- English
- 创刊年份
- 2008
- ISSN
- 1756-0381
- 官方链接
- 期刊主页 ↗OpenAlex
- 投稿系统 ↗LetPub
- 作者指南 ↗LetPub
- Aims & Scope ↗LetPub
- 专刊 / 特刊征稿 ↗出版商官网
- APC 费用说明 ↗DOAJ
- 费用减免政策 ↗DOAJ
- 开放获取声明 ↗DOAJ
- 许可与版权 ↗DOAJ
- 评审流程 ↗LetPub
- 编委会 ↗LetPub
- 查重政策 ↗DOAJ
常见问题
关于 BioData Mining 的常见问题
BioData Mining 是中科院几区期刊？
2025 年升级版分区表中，BioData Mining 为生物学 3区，小类 数学与计算生物学 3 区。2026 年新锐版分区表中为生物学 3区。不同版本与大小类分区不能混用。
BioData Mining 的影响因子是多少？
LetPub 汇总的最新公布影响因子为 7.98，CiteScore 为 7.2，h-index 为 58。
BioData Mining 的审稿周期多长？
按 2024年10月至2026年10月（近 24 个月）97 篇已发表文章登记的日期，投稿到接收的中位数为 105 天（四分位 68–172 天）；投稿社区反馈的平均审稿速度为约 23 周。文章统计只含被录用的稿件，出版商数据口径以官网为准，社区反馈来自投稿者样本，均不代表期刊承诺。
BioData Mining 的编委会里有中国学者吗？
期刊官网编委会页面上标注了国家的 32 位编委中，中国大陆 3 位（约 9%）；人数最多的国家是 美国（15 位）、中国（3 位）、意大利（3 位）。统计按编委会页面列出的机构国家计，仅供参考。
BioData Mining 被哪些数据库收录？
据 LetPub 与 DOAJ 记录，BioData Mining 被 SCIE、Scopus、DOAJ 收录。期刊官网自述还被 INSPEC、Embase、CAS 收录，该清单未与各数据库逐一核对。
BioData Mining 是开放获取期刊吗？版面费多少？
BioData Mining 为完全开放获取。APC 约 2,790 美元。
来源与更新
本页事实来自 LetPub、OpenAlex、DOAJ、出版商官网；每个数字旁标注来源与观测日期，冲突数据保留各来源原值。LetPub 原始详情页：查看 ↗（2026-08-25 归档）。最近更新：。